本发明属于芯片贴装工艺相关领域，并公开了一种适用于芯片 转移的倒装键合控制方法，主要包括：基于大转盘仰视相机和晶元盘 斜视相机的观测和配合，对芯片从晶元盘至大转盘单元的吸附转移执 行角度及位置控制；基于大转盘俯视相机和小转盘侧视相机的观测和 配合，对芯片从大转盘单元至小转盘单元的拾取转移执行角度及位置·108·控制；以及基于小转盘仰视相机和小转盘俯视相机的观测和配合，对 芯片至基板的贴合过程执行相应控制。通过本发明，不仅能够实现芯 片高效倒装键合整个过程中芯片在位置及角度

一种用于承载芯片的定位平台的旋转中心标定方法本发明公开了一种基于 LED 芯片扫描的旋转中心标定方法，具 体包括以下步骤:步骤一，芯片扫描，获取同一次装夹后不同旋转角 度下的两组扫描坐标数据;步骤二，扫描数据预处理，去除两组数据 中仅被识别一次的芯片坐标;步骤三，获取初步旋转中心;步骤四， 以旋转中心为参考，规划两个的区域 A、B，旋转前其芯片序列为 PA、 PB，旋转后为 P′A、P′B;步骤五，求 PAP′A，P

本成果功能全面，一机在手可实现电路板上常见的各类贴插焊点及QFP、BGA等芯片焊点的质量检测，确保出厂焊点完美无缺。QFP及贴插焊点可编程扫描检测；BGA芯片焊点可实现红外成像检测，智能筛选，无需逐个焊点比对（一块BGA芯片焊点通常在几十至几千个）。 一、项目分类 显著效益成果转化 二、成果简介 成果依据热传导学原理，开创性地将红外无损检测技术应用于电路板焊点虚焊检测领域，基于先进的检测原理和方法，本产品可准确检测出以往无论是AOI还是最高端的5aDAXI皆无法判明的焊点内部缺陷，且可定性定量。 历经十余年潜心研究，本成果不仅可对电路板上“可视“（看得见）类焊点（常规贴插焊点、DIP、QFP芯片等）进行检测，更一举突破了非可视（焊点在芯片下面）类BGA芯片焊点的质量检测难题。 BGA类芯片由于不可替代的先进性，正在得到广泛应用，但由于其焊点隐藏于芯片与电路板之间，焊点质量检测问题也同时成为电子行业的痛点。厂家即使拥有价值几百万的3D-5DAXI也只能用来数焊点里的气孔，无法确定是否有虚焊（X光适用于检测气孔等体积类缺陷，对裂纹、虚焊无效）。 本成果功能全面，一机在手可实现电路板上常见的各类贴插焊点及QFP、BGA等芯片焊点的质量检测，确保出厂焊点完美无缺。QFP及贴插焊点可编程扫描检测；BGA芯片焊点可实现红外成像检测，智能筛选，无需逐个焊点比对（一块BGA芯片焊点通常在几十至几千个）。 本成果还有操作简单，无需操作者专业背景，检测过程快速安全无辐射，实现对产品原位无损检测等优点。 毫无疑问，本成果可填补市场空白，技术水平处于国际领先地位。

本发明公开了一种基于电控液晶红外发散平面微柱镜的红外波束控制芯片。其包括电控液晶红外发散平面微柱镜阵列；电控液晶红外发散平面微柱镜阵列包括液晶材料层，依次设置在液晶材料层上表面的第一液晶初始取向层、第一电隔离层、图形化电极层、第一基片和第一红外增透膜，以及依次设置在液晶材料层下表面的第二液晶初始取向层、第二电隔离层、公共电极层、第二基片和第二红外增透膜；公共电极层由一层匀质导电膜构成；图形化电极层由其上布有 m×n

研究团队通过设计金属—分布式布拉格反射器优化单光子探测器芯片的光学性能，完成低本征暗计数的单光子探测器芯片的全自主化设计与制备，实现了单光子探测器芯片的全国产化，为解决国家亟需的前沿科技问题迈进了重要一步。

本书概述了三维激光扫描技术的概念与原理,分类与特点,研究现状与应用领域,阐述了点云数据的获取方法与精度分析,简要介绍数据处理的主要流程与基于点云的三维建模方法等.

本项目将研制一套软硬件一体化的医学图像处理与三维重建系统产品，该产品由三大部分组成，包括： 高性能、大容量、适合处理医学图像的硬件平台； 针对医学图像处理裁剪后的专用Linux操作系统；综合医学图像处理与三维重建的医疗专业应用系统。 成果性能：三维重建速度快、重建的图像真实、精细，操作方便。 应用范围：CT、MRI等医学图像处理与三维重建虚拟手术

根据复杂设备维护训练的需求，西安科技大学自 2011 年开始研发桌面式三维虚拟拆装训练技术，目前此技术已经成熟并在部队大型武器装备维护拆装训练中推广应用。该成果申请软件著作权 1 项。 3DVSATS 软件系统基于 OSG 三维渲染引擎开发，可根据客户需求定制拆装训练设备，支持 3DMax 、 Maya 等主流建模软件建立的三维模型，可对设备各部分零件进行直观的三维展示；设备维护人员通过鼠标、键盘等进行交互操作，可以完成定制设备的拆解和装配训练，并可记录操作过程，最终统计出每次操作的错误步骤并打分。

随着支配半导体技术数十年的摩尔定律日益接近其发展极限，多种功能器件集成被认为是超越摩尔定律延续集成电路发展进程的重要途径之一，这就需要能够满足多种功能器件高密度集成的制造技术。多元兼容集成制造技术就是为此而开发的，该技术通过在更大范围内优选结构/功能材料组合，开发异质集成制造工艺，大大拓展了功能微器件创新设计和制造的腾挪空间。经过多年探索，目前已形成了涵盖金属、聚合物、陶瓷、复合材料的MEMS异质异构制造技术体系，并在多种类型功能器件研发中发挥了关键作用，初步展现了其基础性支撑作用，相关技术获得2016年度上海市技术发明一等奖。 微系统集成发展趋势 多元兼容集成制造技术  获奖情况 上海市技术发明一等奖2016年团队获奖 国家技术发明二等奖2008年 上海市技术发明一等奖2007年 超薄超快高热流密度微通道散热器 上海交通大学团队在长期研究经验和技术积累基础上，创造性地提出了不同高热导率材料组合构造的复合结构微通道散热器设计方案，并基于多元兼容集成制造技术完成了多种尺寸样品研制，其中，热源面积与常用功率芯片尺度相当的超薄散热器冷却能力达到800W/cm2以上，在保留传统微通道散热器良好系统兼容性和适用性的基础上达到了相当高的散热能力水平，为解决高功率芯片系统超高热流密度散热问题提供了一个深具可行性的解决方案。 高温薄膜温度传感器研究  发动机燃烧室等极端恶劣环境下（高温、强振动、强腐蚀等）的工作参数现场监测对传感器技术是严峻挑战，国内外研究广泛。交大团队基于特种材料微纳集成制造技术的长期积累，在高温绝缘薄膜材料、多层薄膜应力调控、曲面图形化和高温敏感介质等技术上取得了一定突破，成功开发了多种可与现场结构共型的高温薄膜传感器，具有体积小、环境扰动小、响应快、灵敏度高、可分布式安置等优点，该团队已经掌握了温度、应力/应变、热流等多种高温状态参数测量技术，适用温度在800-1300℃之间。 薄膜绝缘电阻随温度的变化及测试结构 高温薄膜温度传感器制造及曲面图形化技术 薄膜温度传感器在发动机不同部位测温需求 无线温度传感器测温系统 高性能转接板 基于转接板的多芯片封装是2.5D高密度集成最具可行性的方案之一。但是传统的硅转接板性价比不高，阻碍了广泛应用。上海交大团队基于非硅微加工技术的长期积累，突破了硅转接板绝缘层完整性和再分布层热隔离的难题，成功研制了漏电流极低的低成本高性能硅转接板。此外，还开发了复合材料非硅转接板，TCV陶瓷转接板，TGV玻璃转接板等各种三维封装基板，实验室能够针对不同类型器件三维高密度封装的具体要求，定制开发不同功能的专用转接板，为多功能、高密度、高功率、低成本封装提供个性化解决方案。 TSV-3D 高密度封装概念图  金属-聚合物-纳米复合材料非硅基转接板实物图片

动作捕捉技术（motion capture）在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类，光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头，再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息，从而实现对人体运动的捕捉与动画映射；惯性动捕系统通过惯性测量单元（IMU）来采集肢体的运动信息，采集设备相对更轻便，但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion Analysis，Vicon，Optitrack等，惯性动捕系统有Xsens，诺亦腾等。 然而，无论是光学动捕还是惯性动捕都需要动作人穿上特定的设备，不可避免地会影响到人体运动的真实性和动捕的使用范围。同时，相应的专业动捕设备往往价格不菲，很多有需求的小型工作室也会望而却步。因此，学术界和工业界都在极力研究“无标记运动捕捉”技术，即不需要任何穿戴设备，仅由相机观测和算法分析，就实现对多人体运动的实时准确捕捉。这种技术有着更加广泛的应用场景，例如无人售货超市、VR/AR游戏、远程全息通讯、数字人创建、虚拟主播、人机交互、全天候医疗监护等。 近几年，随着深度学习技术的广泛普及，无标记动捕领域也诞生了许多革命性技术，例如实时2D多人体关键点检测技术OpenPose等。然而，多目标实时3D运动捕捉仍然是一个极具挑战性的问题，主要挑战因素包括：如何实现实时计算，如何进行高效的多视角关联，如何解决紧密交互带来的观测失真等。举个例子，当两个人拥抱在一起的时候，当前大多数检测或重建算法都会失效。而理论上，多视角的观测信号能够在一定算法设计下互相补充，尽可能解决单视角运动重建的歧义性。如何充分利用多视角的视频信号，实现复杂、紧密交互场景下的多人体运动捕捉是当前无标记运动捕捉领域的核心问题之一。 该项目研究工作提出的多视角人体运动捕捉系统包括相机采集模块，2D姿态检测模块，4D关联图求解模块，三维骨架求解模块及渲染模块。其主要算法贡献在于提出并实现了4D Association算法。 当前的多视角运动捕捉系统大多采用的是序贯地匹配策略，首先对每个视角进行独立的人体检测和连接（例如，OpenPose检测关键点和关键点相互连接的概率，从而对人体进行连接；Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先检测每个人的BoundingBox，然后对每个人进行独立的人体检测），然后对人体进行多视角关联和姿态求解，最后进行时域跟踪。这种常规方法的缺陷在于，当单个视角检测失败以后，后续的算法难以对失败的检测结果进行修正，从而将错误的检测传递到下一个步骤，影响跟踪效果，对于紧密交互（例如前文提到的两人拥抱）的情形，单视角的往往很难给出令人满意的检测结果，因此基于序贯式的算法一般会失效。 相较而言，该研究工作的创新性在于充分利用单图连接(2D)、多视角连接(1D)、和时域连接(1D)之间的相互约束从而进行全局优化，用多视角信息和时域信息来避免单视角连接的歧义性，同时也通过单视角连接结果来优化多视角的匹配，从而使得关联结果更趋向于全局最优。具体地，该研究工作提出了一种4D Graph的图结构，将上一帧的三维人体关键点（在初始帧或者人进入动捕范围的时候可以缺失，不影响算法的运行）和当前每一视角的2D关键点建模在同一个图结构中，用单图连接、多视角连接、时域连接的概率作为边的权值，将人体多视角关联的问题看成提取有效边的过程。为了快速地求解这个问题，进一步提出了一种基于完全子图的近似求解算法，高效地完成了从4D图结构中提出正确的人体连接。 最终，该研究工作实现了紧密交互下人体的三维姿态重建，并展示了实时系统效果。其算法在多个数据集上均表现出了良好的视觉效果，在Shelf数据集上也取得了当前最好的数值结果。